(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の３次元画像を撮影して表示する医用画像撮影装置であって、
被検体の３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手段と、
前記結節特定手段により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手段と、
前記境界・重心特定手段により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手段と、
前記射線長算出手段により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手段と、
前記結節特定手段により特定された結節の画像を表示する結節画像表示手段と、
を備え、
前記結節画像表示手段は、前記結節の画像において、前記ポーラープロット上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示し、
前記ポーラープロット表示手段は、前記ポーラープロットにおいて、前記結節の画像上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示することを特徴とする医用画像撮影装置。
【請求項２】
前記境界・重心特定手段により特定された境界に基づいて結節内最大包含楕円体および結節特徴包含最小楕円体を特定する楕円体特定手段をさらに備え、
前記ポーラープロット表示手段は、前記楕円体特定手段により特定された結節内最大包含楕円体および結節特徴包含最小楕円体の径をポーラープロットの一部として表示することを特徴とする請求項１に記載の医用画像撮影装置。  
【請求項３】
前記結節特定手段により特定された結節の特徴を表す定量的情報を算出して表示する定量情報算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像撮影装置。 
【請求項４】
被検体から収集された３次元画像データを用いて被検体の３次元画像を表示する医用画像処理装置であって、
前記３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手段と、
前記結節特定手段により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手段と、
前記境界・重心特定手段により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手段と、
前記射線長算出手段により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手段と、
前記結節特定手段により特定された結節の画像を表示する結節画像表示手段と、
を備え、
前記結節画像表示手段は、前記結節の画像において、前記ポーラープロット上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示し、
前記ポーラープロット表示手段は、前記ポーラープロットにおいて、前記結節の画像上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示することを特徴とする医用画像処理装置。 
【請求項５】
被検体から収集された３次元画像データを用いて被検体の３次元画像を表示する医用画像処理プログラムであって、
前記３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手順と、
前記結節特定手順により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手順と、
前記境界・重心特定手順により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手順と、
前記射線長算出手順により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手順と、
前記結節特定手順により特定された結節の画像を表示する結節画像表示手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記結節画像表示手順は、前記結節の画像において、前記ポーラープロット上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示し、
前記ポーラープロット表示手順は、前記ポーラープロットにおいて、前記結節の画像上で利用者に指定された箇所に対応する箇所を強調して表示することを特徴とする医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医用画像撮影装置で撮影された結節が良性であるか悪性であるかの診断を容易にする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
肺がんにより世界で毎年数百万人が死亡している。がんによる死亡のうち肺がんによる死亡は男性では最も多く、女性では２番目であり、肺がんに罹った患者の５年以上の生存率は１４％である。喫煙は肺がんの最大の原因であるが、他にも遺伝子要因、間接喫煙、ラドンガス、大気汚染、アスベストなどが肺がんの原因となる。
【０００３】
孤立性肺結節（ＳＰＮ：solitary  pulmonary  nodule）は放射線撮影により発見される典型的な異常であり、３０〜４０％が悪性である。専門家が悪性と良性の病変を見分ける能力は、３次元画像上で悪性と良性を見分ける能力に大きく依存する。一般的に、大きな結節、不規則な縁（スピキュラー、切り込み、亀裂など）、栄養血管の存在は悪性の結節を示唆している。一方、スムースな縁、均一な密度、石灰化などは良性の結節を示唆している。
【０００４】
肺がんの兆候が見られる患者に対して最初に行われることは胸部Ｘ線撮影である。胸部Ｘ線撮影で疑わしい箇所が見つからない場合には、肺がんによる異常か結核や肺炎による異常かを見分けるためにより詳細な検査が行われる。放射線を使った検査では、できるだけ正確に悪性の病変を特定する必要がある。
【０００５】
詳細な検査は通常マルチスライスＣＴ（ＭＳＣＴ）により行われる。マルチスライスＣＴにより、肺がんの研究は飛躍的に進歩をとげた。現在では、ＭＳＣＴにより、１回の呼吸停止中に１ｍｍ未満の精度で完全な胸の画像を得ることができる。ＭＳＣＴは、撮影時間、感度、肺組織と空気のコントラストに優れるなどの理由から肺の撮影に適している。肺がんの発見には胸部Ｘ線撮影よりＭＳＣＴが優れていることが現在では広く認識されている。肺結節に異常の可能性があると判断された場合には、肺結節の形状、大きさ、体積、大きさが２倍になるまでの時間などの特徴や患者の病歴を考慮して良性か悪性かの判断が行われ、治療計画が作成される。
【０００６】
肺結節が良性か悪性かの診断は胸部Ｘ線画像やＭＳＣＴ画像などを見て判断されることから、判断を支援するためにＭＩＰ（maximum  intensity  projection）、ＭＰＲ（multiplanar  reformation）、ＶＲ（volume  rendering）などの処理が行われた画像が肺結節の観察に用いられる。すなわち、結節の３次元形態や周辺状況の理解を助ける目的で、複数の方向に沿ったＭＩＰ画像のシネ表示や、アキシャル、コロナル、サジタル方向および他の任意の方向のＭＰＲ画像の表示が行われている（例えば、特許文献１を参照。）。また、ＭＰＲ画像やＶＲ画像を組み合わせて表示することも行われている。
【０００７】
また、近年、肺結節が良性か悪性かの分類を支援するＣＡＤシステムも開発されている。しかし、ＣＡＤシステムは良性の肺結節を悪性の肺結節と分類してしまうことが多いため、その役割は限定されたものとなっており、最終的には専門家の判断に頼る必要がある。
【０００８】
また、図１２に示すようなポーラーマップを表示する技術も開発されている。ポーラーマップは、ｘｚ平面と直交する平面のうちｘｚ平面との交線のｘ軸からの角度がθである平面と結節表面との交点Ｐを原点Ｏと結んだ線のｘｚ平面に対する角度をφとすると、θ−φ平面上にＯＰの距離ｄの分布を表示したものである。ポーラーマップを使って、ノッチやスピキュラーが良く見える断面を自動設定して表示する方法が提案されている。
【０００９】
【特許文献１】特開平１０−１２４６４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、ＭＳＣＴには、多数の画像を専門家が注意深く検査する必要があり、専門家の負担が大きいという課題がある。また、画像の解像度やＣＡＤシステムの性能向上にともない、良性の結節が多数検出されようになってきており、専門家の負担を大きくしている。例えば、結節が検出された患者１００人のうち、がん患者は１人か２人である。また、検出された結節の大きさが２年間一定であれば、その結節は良性であると考えられる。
【００１１】
また、多数の画像を検査する必要があるため、結節を見逃してしまう可能性が高くなるという課題もある。明確に良性か悪性かの分類ができないような結節については、フォローによりコストが増大するという課題がある。患者にとっても、繰り返し行われる検査や診断までに長時間を要することが負担となっている。
【００１２】
また、ポーラーマップには、結節画像上の特定のノッチを観察することができない、ポーラーマップと結節画像の対応がとれない、といった課題がある。
【００１３】
この発明は、上述した従来技術による課題を解消するためになされたものであり、結節に関してより適切な画像を表示することによって、画像の検査を支援し、結節が良性か悪性かの診断をより短時間に行うことを可能とする医用画像撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、被検体の３次元画像を撮影して表示する医用画像撮影装置であって、被検体の３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手段と、前記結節特定手段により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手段と、前記境界・重心特定手段により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手段と、前記射線長算出手段により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、被検体から収集された３次元画像データを用いて被検体の３次元画像を表示する医用画像処理装置であって、前記３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手段と、前記結節特定手段により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手段と、前記境界・重心特定手段により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手段と、前記射線長算出手段により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、被検体から収集された３次元画像データを用いて被検体の３次元画像を表示する医用画像処理プログラムであって、前記３次元画像データを用いて結節を特定する結節特定手順と、前記結節特定手順により特定された結節の境界および重心を特定する境界・重心特定手順と、前記境界・重心特定手順により特定された境界上の複数の点について重心から境界までの距離である射線長を算出する射線長算出手順と、前記射線長算出手順により算出された射線長に基づいてポーラープロットを表示するポーラープロット表示手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ポーラープロットを表示するので、結節が良性であるか悪性であるかの診断を容易にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る医用画像撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００１９】
まず、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置が表示するポーラープロットおよびポーラープロットの表示処理概要について説明する。図１は、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置によるポーラープロットの表示処理の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、まず、患者から収集した３次元画像データを用いて肺結節を特定し（a)、特定した肺結節の境界と重心を特定する（ｂ）。
【００２０】
そして、肺結節内最大包含球ＧＥＳ（greatest  enclosed  sphere）および肺結節特徴包含最小球ＳＥＳ（smallest  enclosing  sphere）を特定し（ｃ、ｄ）、所定の数の射線を生成してそれらの長さを算出する（ｅ）。ここで、ＧＥＳは、肺結節の重心を中心として肺結節に包含される最大の球であり、ＳＥＳは、肺結節の重心を中心として肺結節特徴（針状の突起）の全てを含む最小の球である。また、射線は、重心から肺結節表面上の点に引いた仮想光線である。
【００２１】
そして、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、ポーラープロットを生成し、肺結節の３次元画像とともに表示する（ｆ）。ここで、ポーラープロットとは、肺結節表面上の点Ｐの射線長ρを、重心とＰを結ぶ直線を含みｘｙ平面に垂直な平面とｘｙ平面との交線のｘ軸からの角度θ、重心とＰを結ぶ直線とｚ軸がなす角度φに対してプロットした３次元表示である。このポーラープロットにより、肺結節が良性か悪性かの判断に重要な肺結節特徴の選択や観察を支援することができる。
【００２２】
また、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、θφ平面に平行でθφ平面とＧＥＳの半径およびＳＥＳの半径の距離にある平面をポーラープロットの一部として表示する。また、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、利用者の指示に従ってポーラープロットをρ軸やφ軸のまわりに回転して表示する。
【００２３】
また、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、利用者がポーラープロット上で特定の箇所を指定すると、肺結節の３次元画像上で対応する箇所を強調表示し、利用者が肺結節の３次元画像上で特定の箇所を指定すると、ポーラープロット上で対応する箇所を強調表示する。ここで、強調表示としては、異なる色での表示、矢印の表示などがある。
【００２４】
このように、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置は、肺結節の特徴を適切に表現することができるポーラープロットを表示するとともに、利用者の指示に従ってポーラープロットの回転や肺結節画像との対応関係の表示を行うことによって、肺結節の特徴把握を支援し、専門家による良性結節であるか悪性結節であるかの識別を支援することができる。
【００２５】
次に、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置の構成について説明する。図２は、本実施例に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。ガントリ１００は、Ｘ線管１０１と、例えば６４列または２５６列といったいわゆる多列型（２次元アレイ型とも言う）のＸ線検出器１０３とを有する。Ｘ線管１０１とＸ線検出器１０３は、回転軸ＲＡまわりに回転可能に支持された円環状のフレーム１０２に搭載される。Ｘ線検出器１０３は、Ｘ線管１０１に対向する。フレーム１０２は、回転部１０７の駆動により例えば０．４秒／回転の高速で回転される。高電圧発生装置１０９からスリップリング１０８を経由してＸ線管１０１に管電圧が印加され、フィラメント電流が供給される。それによりＸ線管１０１からＸ線が発生される。Ｘ線検出器１０３は、被検体を透過したＸ線を検出する。
【００２６】
一般的にＤＡＳ(Data  Acquisition  System)と呼ばれているデータ収集回路１０４は、Ｘ線検出器１０３からチャネルごとに出力される信号を電圧信号に変換し、増幅し、さらにディジタル信号に変換する。このデータ（生データ）は非接触データ伝送装置１０５を経由してガントリ１００の外部のコンソール内に収容された前処理装置１０６に送られ、そこで感度補正等の補正処理を受け、再構成処理の直前段階にあるいわゆる投影データとして記憶装置１１２に記憶される。
【００２７】
記憶装置１１２は、再構成処理を行う再構成装置１１４、利用者が指示などの入力に用いる入力装置１１５、画像等を表示する表示装置１１６、画像処理を行う画像処理装置２００とともに、装置全体を制御するシステムコントローラ１１０にデータ／制御バス１１１を介して接続される。
【００２８】
画像処理装置２００は、再構成装置１１４により再構成されたデータを用いて肺結節の３次元画像やポーラープロットを表示装置１１６に表示する装置であり、肺結節データ記憶部２１０と、肺結節特定部２２０と、肺結節解析部２３０と、ポーラープロット部２４０と、応用処理部２５０と、制御部２６０とを有する。
【００２９】
肺結節データ記憶部２１０は、再構成装置１１４によって生成された再構成データ、肺結節に関するデータ、ポーラープロットの表示に関するデータなどを記憶する記憶部である。肺結節特定部２２０は、再構成データから領域拡張（region  growing）などの手法によって肺結節を特定する処理部である。
【００３０】
肺結節解析部２３０は、肺結節を解析し、ポーラープロットの生成に必要なデータを生成する処理部である。具体的には、この肺結節解析部２３０は、まず、肺結節内の穴（気管支含気像など）を検出し、検出した穴を埋めて肺結節内を均一な領域とする。そして、肺結節の境界、重心、ＧＥＳ、ＳＥＳを特定する。
【００３１】
ＧＥＳは、重心を中心とする球を徐々に拡張し、肺結節に包含される最大の球を見つけることによって特定することができる。一方、ＳＥＳは、肺結節を完全に包含する球を特定することは困難な場合が多いので、例えば、ある球が肺結節の９５％以上を含む場合に、その球をＳＥＳとして特定する。
【００３２】
なお、ここでは、球を用いることとしたが、包含率を高めるために球以外の楕円体や円柱を用いることもできる。あるいは、ＧＥＳには球を用い、ＳＥＳには球以外の楕円体を用いるなど、球、球以外の楕円体、円柱を組み合わせることもできる。
【００３３】
ポーラープロット部２４０は、ポーラープロットを生成して表示する処理部である。具体的には、このポーラープロット部２４０は、所定の数の方向の射線を生成し、各射線の長さを算出する。そして、各射線の射線長ρをθおよびφに対して３次元空間でプロットすることによってポーラープロットを生成し、表示装置１１６に表示する。
【００３４】
図３は、ポーラープロットの生成方法を説明するための説明図である。ポーラープロット部２４０は、スライス１（θ＝０°）では、ｘｚ平面（θ＝０°の肺結節面）上でφを一定の間隔で０°〜３６０°まで増加させることによってｘｚ平面上に射線を生成する。スライス２（θ＝２°）では、ｚ軸を含みｘｚ平面となす角が２°である平面（θ＝２°の肺結節面）上でφを一定の間隔で０°〜３６０°まで増加させることによってθ＝２°の肺結節面上に射線を生成する。同様に、θを２°ずつ１８０°まで増加させることによって、肺結節の全表面の点をサンプリングすることができる。なお、θは２°以外の間隔で増加することもできる。
【００３５】
そして、ポーラープロット部２４０は、各射線長ρを算出し、θ、φに対して射線長ρをプロットすることによってポーラープロットを生成する。なお、ここでは、各射線長ρの算出は、ＧＥＳからサンプル点までの距離を算出することによって算出するが、重心からサンプル点までの距離を直接算出することもできる。
【００３６】
また、このポーラープロット部２４０は、θφ平面に平行でθφ平面とＧＥＳの半径およびＳＥＳの半径の距離にある平面をポーラープロットの一部として表示する。このように、ポーラープロットを表示することによって、肺結節の特徴を一つの図で表示することができる。
【００３７】
応用処理部２５０は、ポーラープロット表示以外の付加的な処理を行う処理部である。具体的には、この応用処理部２５０は、図４に示すように、利用者がポーラープロット上で特定の箇所をマウスカーソルで指定すると、肺結節の３次元画像上で対応する箇所にマーカーを表示する。なお、マーカーの代わりに、対応する箇所を異なる色で表示したり、矢印で表示したりすることもできる。
【００３８】
また、この応用処理部２５０は、利用者がポーラープロット上で肺結節特徴を指定すると、その肺結節特徴にとって最適な方向からの３次元画像を表示する。最適な方向としては、肺結節特徴が最も大きく見える方向、他の肺結節特徴によって隠れることのない方向などがある。
【００３９】
また、この応用処理部２５０は、図５に示すように、利用者が肺結節の３次元画像上で特定の箇所をマウスカーソルで指定すると、ポーラープロット上で対応する箇所にマーカーを表示する。
【００４０】
また、この応用処理部２５０は、利用者によるマウス操作に基づいて肺結節の３次元画像およびポーラープロットのズーミング、部分抽出、ウィンドウサイズの変更などを行う。また、この応用処理部２５０は、利用者によるマウス操作に基づいてポーラープロットのφ軸まわりの回転、ρ軸まわりの回転などを行う。
【００４１】
また、この応用処理部２５０は、ポーラープロット上で利用者に指定された点（Ｐc）と肺結節の中心を含むオブリーク面を算出し、肺結節の中心のまわりのオブリーク像を表示する。Ｐｃ上にはマーカーが示される。このマーカーは非表示とすることもできる。このように、利用者はマウス操作によって肺結節特徴を最も見やすい方向から見ることができる。したがって、画像検査による肺結節の分類を支援することができる。
【００４２】
また、この応用処理部２５０は、肺結節が良性であるか悪性であるかを分類するＣＡＤシステムに有用な定量的情報（肺結節情報）を算出して表示する。肺結節情報としては、各肺結節特徴の長さ（ＧＥＳからの高さ）および半径（ＧＥＳからの高さが半分の位置における肺結節特徴の幅）、ＧＥＳ上の突起の数、肺結節特徴の最大体積、ＧＥＳ半径の時間変化、ＳＥＳとＧＥＳの径の差、肺結節の大きさや突起数の時間変化などがある。
【００４３】
このような肺結節情報は、主としてＳＥＳとＧＥＳとの間の領域（特徴領域）から得られ、ＧＥＳからの高さが所定の閾値より大きな肺結節特徴を対象として抽出される。抽出された肺結節情報は、ＣＡＤシステムへの入力となる他に、レポートとしても出力される。
【００４４】
図６に、肺結節特徴の長さおよび半径の表示例を示す。利用者は、肺結節特徴をマウスで指定することによって、指定した肺結節特徴に関する定量的情報を表示することができる。なお、図６において、ＥＬＬＩＰ（ellipsoidal  mask  boundary）は、肺結節を検出する場合に特定され、肺結節を包含する楕円体である。
【００４５】
図７は、肺結節の時間変化を示す図である。図７（ａ）に示すように、時間の経過にともなって特徴領域が大きくなり、肺結節特徴の数が多くなる場合には、肺結節が悪性である可能性が高い。一方、時間の経過にともなって特徴領域が小さくなり、肺結節特徴の数が少なくなる場合や、時間が経過しても肺結節が安定している場合には、肺結節が良性である可能性が高い。
【００４６】
また、図７（ｂ）に示すように、時間の経過にともなってポーラープロットでＳＥＳとＧＥＳの径の差が大きくなる場合には、肺結節が悪性である可能性が高い。一方、時間の経過にともなってＳＥＳとＧＥＳの径の差が小さくなる場合には、肺結節が良性である可能性が高い。したがって、応用処理部２５０が、肺結節の時間変化に関する情報を表示することによって、肺結節が良性であるか悪性であるかの分類を容易にすることができる。
【００４７】
図２に戻って、制御部２６０は、画像処理装置２００全体の制御を行う処理部であり、具体的には、機能部間の制御の移動や機能部と記憶部の間のデータの受け渡しなどを行うことによって、画像処理装置２００を一つの装置として機能させる。
【００４８】
次に、本実施例に係る画像処理装置２００によるポーラープロット処理の処理手順について説明する。図８は、本実施例に係る画像処理装置２００によるポーラープロット処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００４９】
同図に示すように、このポーラープロット処理では、画像処理装置２００は、肺結節特定部２２０が肺結節を特定し（ステップＳ１０）、特定した肺結節に関するデータを肺結節データ記憶部２１０に格納する。そして、肺結節特定部２２０によって特定された肺結節を肺結節解析部２３０が解析し（ステップＳ２０）、解析結果を肺結節データ記憶部２１０に格納する。具体的には、肺結節解析部２３０は、肺結節の境界、重心、ＧＥＳ、ＳＥＳなどの特定を行う。
【００５０】
そして、ポーラープロット部２４０が所定の数の射線長を算出することによってポーラープロットを生成し、表示装置１１６に３次元の肺結節画像とともに表示する（ステップＳ３０）。そして、利用者からの指示に基づいて応用処理部２５０が表示の変更や肺結節特徴に関する定量的情報の提供などの応用処理を行う（ステップＳ４０）。
【００５１】
このように、ポーラープロットの表示や肺結節特徴に関する定量的情報の提供などを行うことによって、肺結節が悪性であるか良性であるかの専門家による分類を支援することができる。
【００５２】
次に、ポーラープロット部２４０によるポーラープロット生成処理の処理手順について説明する。図９は、ポーラープロット部２４０によるポーラープロット生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００５３】
同図に示すように、このポーラープロット生成処理では、ポーラープロット部２４０は、肺結節面のｘ軸からの角度を示すパラメータθを初期設定する（ステップＳ３１）。そして、θで指定される肺結節面が最終面であるか否かを判定し（ステップＳ３２）、最終面でない場合には、θで定義される肺結節面の方向に沿って面パラメータφを初期設定する（ステップＳ３３）。
【００５４】
そして、φで指定される射線が最終射線であるか否かを判定し（ステップＳ３４）、最終射線でない場合には、射線長ρを算出し（ステップＳ３６）、肺結節データ記憶部２１０に保存する（ステップＳ３７）。そして、φを所定の角度だけ増加し（ステップＳ３８）、ステップＳ３４に戻る。
【００５５】
これに対して、φで指定される射線が最終射線である場合には、θを所定の角度だけ増加し（ステップＳ３５）、ステップＳ３２に戻る。また、θで指定される肺結節面が最終面である場合には、ポーラープロットを生成して表示装置１１６に表示する（ステップＳ３９）。
【００５６】
このように、θおよびφを所定の角度ずつ増加させながら全方向の射線を生成することによって、ポーラープロットを表示することができる。
【００５７】
次に、応用処理部２５０による定量的解析処理の処理手順について説明する。図１０は、応用処理部２５０による定量的解析処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この定量的解析処理では、応用処理部２５０は、ＳＥＳとＧＥＳの間の特徴領域を特定し（ステップＳ４１）、特定した特徴領域を解析する（ステップＳ４２）。
【００５８】
そして、肺結節特徴パラメータすなわち肺結節特徴に関する定量的データを算出する（ステップＳ４３）。具体的には、各肺結節特徴の長さおよび半径、ＧＥＳ上の突起の数、肺結節特徴の最大体積、ＧＥＳ半径の時間変化、ＳＥＳとＧＥＳの径の差、肺結節の大きさや突起数の時間変化などを算出する。
【００５９】
そして、肺結節を分類するＣＡＤシステムを利用する場合には、ＣＡＤシステムに肺結節特徴パラメータを入力して肺結節の分類を行い（ステップＳ４４）、レポートを出力する（ステップＳ４５）。一方、ＣＡＤシステムを利用しない場合には、肺結節特徴パラメータに関するレポートを出力する（ステップＳ４５）。
【００６０】
上述してきたように、本実施例では、ポーラープロット部２４０が、所定の数の射線を生成してポーラープロットを表示し、応用処理部２５０が、利用者の指示に基づいて、ポーラープロットの表示の変更や、肺結節に関する定量的データの算出などを行うこととしたので、肺結節が良性であるか悪性であるかの診断を容易にすることができる。
【００６１】
なお、本実施例では、ＧＥＳおよびＳＥＳを用いる場合について説明したが、肺結節によっては、球よりも球以外の楕円体により肺結節特徴を適切に包含できる場合がある。したがって、図１１に示すように、ＧＥＳの代わりにＧＥＥ（greatest  enclosed  ellipsoid）を、ＳＥＳの代わりにＳＥＥ（smallest  enclosing  ellipsoid）を用いることもできる。あるいは、どちらか一方には球を用いて他方には楕円体を用いることもできる。
【００６２】
また、本実施例では、Ｘ線ＣＴ装置について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばＭＲＩ装置など他の医療用画像撮影装置にも同様に適用することができる。
【００６３】
また、本実施例では、Ｘ線ＣＴ装置がポーラープロットを表示する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置が収集した画像データを取得し、取得した画像データを処理してポーラープロットを表示する医用画像処理装置、あるいはコンピュータを医用画像処理装置として機能させる医用画像処理プログラムにも同様に適用することができる。
【００６４】
また、本実施例では、肺結節を診断する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の結節の診断にも同様に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
以上のように、本発明は、肺がんなどの診断支援装置として有用であり、特に、多くの患者を効率よく診断する必要がある場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本実施例に係るＸ線ＣＴ装置によるポーラープロットの表示処理の概要を説明するための説明図である。
【図２】本実施例に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示す図である。
【図３】ポーラープロットの生成方法を説明するための説明図である。
【図４】ポーラープロットで指定された箇所に対応する箇所を３次元肺結節画像上で表示する例を示す図である。
【図５】３次元肺結節画像で指定された箇所に対応する箇所をポーラープロット上で表示する例を示す図である。
【図６】肺結節特徴の長さおよび半径の表示例を示す図である。
【図７】肺結節の時間変化を示す図である。
【図８】本実施例に係る画像処理装置によるポーラープロット処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】ポーラープロット部によるポーラープロット生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】応用処理部による定量的解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】ＧＥＥおよびＳＥＥを示す図である。
【図１２】ポーラーマップを示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１００    ガントリ
１０１    Ｘ線管
１０２    フレーム
１０３    Ｘ線検出器
１０４    データ収集回路（ＤＡＳ）
１０５    非接触データ伝送装置
１０６    前処理装置
１０７    回転部
１０８    スリップリング
１０９    高電圧発生装置
１１０    システムコントローラ
１１１    データ／制御バス
１１２    記憶装置
１１４    再構成装置
１１５    入力装置
１１６    表示装置
２００    画像処理装置
２１０    肺結節データ記憶部
２２０    肺結節特定部
２３０    肺結節解析部
２４０    ポーラープロット部
２５０    応用処理部
２６０    制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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